Google erweitert Gemini API mit Suchmaschinen-Daten: Mehr Präzision und aktuelle Informationen für Entwickler

Entwickler, die mit der Gemini API von Google KI-basierte Dienste und Bots entwickeln, können ab sofort die Ergebnisse ihrer Eingabeaufforderungen mit Daten von Google Search untermauern. Diese Innovation verspricht genauere Antworten basierend auf aktuelleren Informationen. Wie bereits in der Vergangenheit können Entwickler das sogenannten "Grounding" kostenlos im AI Studio ausprobieren. Das AI Studio fungiert als eine Art Spielwiese für Entwickler, um ihre Eingaben zu testen, zu verfeinern und Zugang zu den neuesten großen Sprachmodellen (LLMs) zu erhalten. Nutzer der Gemini API, die im kostenpflichtigen Bereich sind, müssen 35 Dollar pro 1.000 verankerte Abfragen entrichten. Das kürzlich eingeführte Vergleichsmodus im AI Studio ermöglicht es, mit Leichtigkeit die Unterschiede zwischen verankerten Abfragen und jenen, die ausschließlich auf den Daten des Modells basieren, zu analysieren. Im Wesentlichen verbindet "Grounding" ein Modell mit überprüfbaren Daten – sei es aus internen Unternehmensdaten oder, in diesem Fall, dem gesamten Suchkatalog von Google. Dies hilft dem System, Fehlinterpretationen zu vermeiden. Ein Beispiel, das Google vor der heutigen Einführung präsentierte, zeigte einen Prompt zur Frage des Gewinner der Emmy für die beste Comedy-Serie im Jahr 2024. Ohne Grounding lieferte das Modell irrtümlich "Ted Lasso" als Antwort. Tatsächlich gewann "Ted Lasso" jedoch 2022 den Preis, während die korrekte Antwort "Hacks" mit entsprechender Quellenangabe bereitgestellt wurde, wenn Grounding aktiviert war. Das Aktivieren von Grounding ist so einfach wie das Umschalten eines Schalters. Dabei kann entschieden werden, wie häufig die API Grounding verwenden soll, indem Anpassungen in der Einstellung "dynamisches Abrufen" vorgenommen werden. Dies kann so einfach sein wie die Entscheidung, es für jede Eingabeaufforderung zu aktivieren, oder eine detailliertere Einstellung, bei der ein kleineres Modell die Eingabe bewertet und entscheidet, ob sie von einer Anreicherung mit Google-Suchdaten profitieren würde. "Grounding kann helfen ... wenn man eine sehr aktuelle Frage stellt, die über das Wissenslimit des Modells hinausgeht. Es könnte aber auch bei einer Frage helfen, die nicht so aktuell ist, bei der man jedoch reichhaltigere Details möchte", erklärte Shrestha Basu Mallick, Produktmanagerin für die Gemini API und AI Studio bei Google. Entwickler könnten entscheiden, nur aktuelle Fakten zu verankern oder auf alle Details der Google-Suche zugreifen zu wollen. Wird ein Ergebnis mit Daten aus der Google Search bereichert, so liefert Google auch unterstützende Links zu den zugrunde liegenden Quellen. Logan Kilpatrick, der Anfang des Jahres zu Google stieß, nachdem er zuvor die Entwicklerbeziehungen bei OpenAI leitete, betonte, dass das Anzeigen dieser Links eine Anforderung der Gemini-Lizenz für jeden Nutzer dieser Funktion ist.